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基于电流反馈模糊控制算法的光伏模拟器研究

小编:

摘要:设计与研究了一种基于BUCK直流变换器和电流反馈模糊控制算法的光伏电池阵列模拟器.该模拟器实时采集BUCK变换器输出电压并代入光伏电池工程数学模型,计算出电池电流作为模糊控制器的输入参考电流.该参考电流与BUCK变换器输出电流的差值及差值变化量作为模糊控制器的2个输入.模糊控制器通过模糊算法计算BUCK功率开关的导通占空比,使BUCK变换器的输出电压和电流准确对应于光伏电池V-I特性曲线的期望工作点,实现光伏特性模拟.模糊控制器使用三角形模糊隶属度函数,输入与输出变量的论域规范为[-3,3],模糊规则49条.Matlab/Simulink仿真模型与试验系统的实验结果表明,模糊控制模拟器不仅能准确模拟光伏电池的静态输出特性,还能快速跟踪工作点变化或外部环境变化的光伏电池特性,超调量小于3.5%,稳态误差小于3.6%,纹波系数小于3%,跟踪时间约为0.3 s,能够为光伏发电系统的研究与开发提供优良的光伏阵列实验设备.

关键词:光伏阵列;模拟器;模糊控制;反馈;V-I特性曲线;BUCK直流变换器

中图分类号:TM615 文献标识码:A

光伏模拟器能够准确模拟任意光照和环境温度条件下光伏电池及其阵列的输出特性,且不受环境因素的影响.因此,在光伏发电系统的研究中被广泛用来替代光伏电池及阵列,以保证研发进度,降低研发成本,提高研发效率和保障结果的可信性[1-3].

模糊控制光伏模拟器主电路采用BUCK变换器,控制器为TMS320F2812,模糊控制生成BUCK主电路的PWM控制量,使变换器的输出工作点位于光伏电池V-I曲线上,实现光伏模拟.Matlab/Simulink仿真和样机实验结果一致性好,模拟器能够快速稳定地追踪参考工作点,实现各种条件下完整V-I特性曲线的模拟,且超调量小于3.5%,稳态误差小于3.6%,纹波系数小于3%,跟踪时间小于0.3 s.

1光伏电池输出特性及工程数学模型

1.1光伏电池输出特性

光伏电池模拟器的主要目标是实现对光伏电池输出V-I特性曲线的模拟.光伏电池输出特性具有非线性,受光照强度和环境温度的影响大,如图1所示.当光照强度S一定、环境温度T升高时,输出电流I增大,输出电压V下降;当环境温度T一定、光照强度S升高时,输出电流I增大,输出电压V也增大.

4实验与分析

4.1仿真实验

仿真分为启动与工作点突变跟踪、光照量突变跟踪和温度突变跟踪3种情况.所有仿真均从光伏电池的短路电流开始.

4.1.1启动与工作点突变跟踪

由光伏电池的V-I特性曲线(图2)可知,当模拟器负载R小时,其输出电压小、电流大;反之,负载R大时,输出电压大、电流小.由模拟器工作原理和控制算法可知,基于电流反馈的模糊控制模拟器的动态特性跟实际负载电流与目标工作点电流的差值有关,差值越大调节时间越长.

4.1.3温度突变跟踪

4.2模糊算法与逐点逼近法的对比实验

在图5所示的光伏模拟器系统中,分别用本文模糊算法和逐点逼近法对模拟器启动、工作点突变跟踪、环境突变跟踪进行了实验研究.实验波形均由泰克DPO2012B双踪数字示波器采集,负载电流的采样电阻为0.1 Ω.

4.2.1启动实验

4.2.2工作点突变跟踪实验

4.2.3环境突变跟踪实验

本实验研究采用模糊算法和逐点逼近法的模拟器对环境突变的跟踪性能.

可见,模糊算法具有比逐点逼近法更快的跟踪速度和更小的稳态误差.

4.3不同条件下模糊算法模拟器的完全V-I特性

实验

实验通过模糊控制算法调节BUCK电路主开关的导通占空比d,取流过负载电阻的电流和负载电阻的端电压作为试验数据.试验中,对每一种条件都取20~30组试验数据,对应负载电阻位于[0,200 Ω]区间.将试验数据标注于相应环境条件的光伏电池V-I理论曲线上,如图16所示.由图16可知,在3种不同环境条件下,模拟器均能很好地实现光伏V-I曲线模拟.图中误差的均方差可忽略不计,其绝对值可认为是由模糊算法阈值、采样电阻精度和模拟负载的滑线电阻发热等因素产生的.

5结论

本文提出了一种电流反馈型光伏模拟器模糊控制算法,采用BUCK主电路和TMS320F2812控制芯片设计了模糊控制模拟器实验平台.该算法实时采集模拟器输出电压和电流,将输出电压代入光伏电池工程数学模型计算参考电流,参考电流与输出电流比较,其差值及差值变化量作为模糊控制器的输入,模糊控制器输出用于产生BUCK开关的PWM控制信号,从而使模拟器输出工作点逼近目标点,实现对光伏电池阵列输出V-I特性的模拟.仿真实验和模拟器样机的模糊算法与逐点逼近法对比实验结果表明:电流反馈模糊控制算法能够实现不同条件下光伏电池特性曲线的完全模拟,且模拟性能远优于逐点逼近法,具有动态响应速度快和模拟精度高等特点,在光伏电池阵列模拟器系统和光伏发电系统的研究与开发中具有极大的实用价值.

参考文献

[2]ZHU Wen-hua, YANG Shan-shui, WANG Li, et al. Modeling and analysis of output features of the solar cells based on Matlab/Simulink[C]//Proceedings of International Conference on Materials for Renewable Energy and Environment. New York: IEEE,2011:730-734.

[6]ZHOU Jian-liang, WANG Bing, ZHANG Yi-ming. Parameter identification and output power prediction of photovoltaic array based on the measured data[J]. Renewable Energy Resources, 2012, 30(7): 1-4.

[9]王付胜,文家燕, 张兴,等.数字式光伏阵列模拟器[J].太阳能学报,2012,33(3):494-499.

WANG Fu-sheng, WEN Jia-yan, ZHANG Xing, et al. An investigation on digital photovoltaic array simulator[J]. Acta Energiae Solaris Sinica , 2012,33(3):494-499. (In Chinese)

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